Kuzey Kafkasya Sosyoekonomik Yapısının Kümeleme ve Çok Kriterli Karar Verme Yöntemleri ile Analizi

(1)

MANAS Sosyal Araştırmalar Dergisi 2021 Cilt: 10 Sayı: 1

MANAS Journal of Social Studies 2021 Volume: 10 No: 1

ISSN: 1694-7215

Research Paper / Araştırma Makalesi

Kuzey Kafkasya Sosyoekonomik Yapısının Kümeleme ve Çok

Kriterli Karar Verme Yöntemleri ile Analizi

AyĢenur ġĠMġEK

1

_{, Selen AVCI}

2

_{, Burcu ÖZCAN}

3

_{ve Zerrin ALADAĞ}

4

Öz

Bu çalıĢmada coğrafi güzelliğinin ve kültürel zenginliğinin yanı sıra, önemli bir jeopolitik konuma ve ekonomik potansiyele sahip olan Kuzey Kafkasya bölgesinin sosyoekonomik yapısı incelenmiĢtir. ÇalıĢmanın amacı, bölge üzerinde iyileĢtirmeler ve yatırım yapmak isteyen giriĢimcilere ve doğabilecek yeni iĢ fikirlerine yön vermek adına Kuzey Kafkasya bölgesinin genel durumunu tanıtmak ve sosyoekonomik haritasını çıkarmaktır. Bu amaç doğrultusunda bölgeler, belirlenen sosyal ve ekonomik kriterler esas alınarak K-Ortalamalar Algoritması aracılığıyla kümelendirilmiĢtir. Sonrasında bölgeler sosyoekonomik geliĢmiĢlik seviyelerine göre Çok Kriterli Karar Verme (ÇKKV) yöntemlerinden olan Analitik HiyerarĢi Prosesi (AHP) ve VIKOR yöntemleri ile sıralanmıĢtır. ÇalıĢma bulgularına ek olarak; Adıgey Cumhuriyeti’nin sosyoekonomik durumu SWOT (Strengths-Güçlü, Weaknesses-Zayıf, Opportunities-Fırsat, Threats-Tehdit) analiziyle incelenmiĢ ve sonuçlar çeĢitli stratejilerle desteklenmiĢtir.

Anahtar Kelimeler: Kuzey Kafkasya, Sosyoekonomik Yapı, Kümeleme Analizi, AHP, VIKOR

Analysis of the North Caucasus Socioeconomic Structure by Clustering and MCDM

Methods

Abstract

In this study, besides its geographical beauty and cultural richness, the socioeconomic structure of the North Caucasus regions, which have an important geopolitical location and economic potential was examined. The purpose of the study is to map the socioeconomic status of the region in order to introduce the general condition of the regions and provide ideas for new business ideas, improvements and initiatives that may arise in the regions. For this purpose, firstly, the region was clustered using the K-Means Algorithm in line with the determined social and economic criteria. Afterwards, regions are sorted by Analytical Hierarchy Process (AHP) and VIKOR methods, which are among the Multiple Criteria Decision Making (MCDM) methods according to their socioeconomic development levels. In addition to the findings of the study, Socioeconomic status of Adygea Republic was analyzed with SWOT (Strengths, Weaknesses, Opportunities, Threats) analysis and results were supported with various strategies

Key Words: North Caucasus, Socioeconomic Structure, Cluster Analysis, AHP, VIKOR

Atıf İçin / Please Cite As:

ġimĢek, A., Avcı, S., Özcan, B. ve Aladağ, Z. (2021). Kuzey Kafkasya sosyoekonomik yapısının kümeleme ve çok kriterli karar verme yöntemleri ile analizi. Manas Sosyal Araştırmalar Dergisi, 10(1), 295-310.

Geliş Tarihi / Received Date: 06.10.2020 Kabul Tarihi / Accepted Date: 02.01.2021

1_{Lisans Öğrencisi - Kocaeli Üniversitesi Mühendislik Fakültesi, [email protected]} ORCID: 0000-0001-9554-7276

2_{ArĢ. Gör. - Kocaeli Üniversitesi Mühendislik Fakültesi, [email protected]} ORCID: 0000-0001-7433-5696

3_{Dr. Öğr. Üyesi - Kocaeli Üniversitesi Mühendislik Fakültesi, [email protected]} ORCID: 0000-0003-0820-4238

(2)

Giriş

Kuzey Kafkasya tarih boyunca; önemli ticaret yollarının üzerinde bulunması, jeostratejik açıdan Orta Asya ve Batı pazarlarının giriĢ kapısı konumunda olması, sahip olduğu ekonomik potansiyel, topraklarında yaĢayan halkların oluĢturduğu kültürel zenginlik ve bozulmamıĢ doğa güzelliği ile dikkat çekmiĢtir. Kafkasya, Orta Asya ile Avrupa arasında bir köprü durumundandır. Ayrıca, Hazar Denizi ve Karadeniz’e kıyısı bulunmaktadır. Rusya’nın stratejik çıkarları açısından önemli bir bölgedir (Yanar, 2002, s. 20). Rusya, kendisi için ciddi jeostratejik önem arz eden bu bölgelere hâkim olma hedefini gerçekleĢtirmeye 18. yüzyılda Güney Kafkasya’yı egemenliği altına alarak baĢlamıĢtır (Özbay, 1999, s. 72). Kuzey Kafkasya için ise yıllarca süren direniĢ ve kanlı savaĢlar, nüfusunun büyük bir kısmının dünyanın dört bir yanına sürülmesi ve kalan bölge halkının da Rusya’ya teslim olmasıyla sonlanmıĢtır.

Kuzey Kafkasya Federal Bölgesi, ġekil 1’de görüldüğü üzere çeĢitli birimlerden oluĢmaktadır. Kuzey Kafkasya’da yer alan ve kısmi özerkliğe kavuĢmuĢ olan ülkeler; Kabartay-Balkar, Karaçay-Çerkes, Çeçenistan, Dağıstan, Kuzey Osetya ve ĠnguĢetya olarak sıralanabilir (Kocalar, Üstün ve Alan, 2018, s.153). Güney Federal Bölgesinde yer alan Adıgey ve Kalmukya ile Kray statüsünde olan Stavropol ve Krasnodar dâhil olmak üzere bölgedeki on idari birim çalıĢma kapsamına alınmıĢtır.

Şekil 1. Kuzey Kafkasya Haritası (Ajans Kafkas, 2008)

Kabartay - Balkar Cumhuriyeti, Terek Irmağının havzasında, Kafkas Dağlarının eteklerinde yer almaktadır. Yüz ölçümü 13.000 km²’dir. Arazisinin neredeyse yarısını pınarlar, mineral kaynaklar ve ormanlık alanlarıyla zengin dağlar oluĢturmaktadır. Toprakları tarım için verimlidir. Bölge, dünyanın en zengin molibden ve tungsten cevheri depozitlerini iĢletmekte olup kurĢun, bakır, kalay, altın, demir cevherleri, petrol, linyit kömürü ve diğer yer altı kaynaklarınca zengindir. Ülkede tungsten ve molibden iĢleyen fabrikalar, makine imalatı, inĢaat malzemeleri imalatı, kimya endüstrisi, gıda, kereste ve hafif endüstriler de faaliyettedir. Tarım alanında ise buğday, mısır, meyve sebze yetiĢtiriciliği, bağcılık; koyun domuz, at çiftliği ve arıcılık önde gelir. Dağ turizmi de bölgenin önemli faaliyet alanlarından biridir (Kuzey Kafkasya Bölgesi Devlet Ġstatistik Servisi, 2019). Karaçay - Çerkes Cumhuriyeti, Kabartay - Balkar, Stavropol ve Krasnodar bölgeleri ile sınır komĢusu olup, yüzölçümü 14.000 km²’dir. Bölge ekonomisinde hayvancılık baĢta olmak üzere arıcılık ve tarım yaygındır. Özellikle çevre bölgelerin patates ihtiyacının önemli bir kısmı buradan karĢılanır. Ayrıca bölgede birçok göl ve mineral kaynak bulunmaktadır. Yer altı kaynakları arasında kömür, mermer, granit, altın, gümüĢ, alçı taĢı ve demir cevheri önemlidir. Bölge, av ve dağ turizmi için de elveriĢlidir (Topçu, 2006, s. 3).

Adıgey Cumhuriyeti, Kafkas dağlarının kuzeyinde Krasnodar Krayı içerisinde yer alır. Yüz ölçümü 8.000 km²’dir. Verimli topraklara ve zengin ormanlara sahiptir. BaĢlıca ekonomi kaynakları petrol ve doğalgaz rezervleridir (Fuat, 2015). Makine imalatı, kereste ve hafif sanayi kolları faaliyettedir. Tarım alanında hububat, Ģeker pancarı, tütün, ayçiçeği, mısır yetiĢtiriciliği önde gelirken; hayvancılıkta kümes hayvanları, arıcılık ve sığırcılıkla ilgilenilmektedir. Bölge, termal tesis ve kaplıcalar yönünden de zengindir (https://stavstat.gks.ru/EriĢim tarihi: Haziran, 2020).

Kuzey Osetya, Daryal Geçidi’nin kuzey ağzında bulunmaktadır ve yüz ölçümü 8.000 km²’dir. Ekonomisi hayvancılık ve tarıma dayanır. Madencilik, makine imalatı, kerestecilik, el dokumacılığı, cam

(3)

MANAS Sosyal Araştırmalar Dergisi - MANAS Journal of Social Studies

üretimi gibi hafif endüstri faaliyetleri de görülür. Tarımda buğday, mısır, patates, kenevir, Ģeker kamıĢı, meyve sebze üretimi; hayvancılıkta ise sığır ve koyun besiciliği baĢta gelir. Süt ve süt ürünleri faaliyetleri de ekonomisinde önemli yer tutar (Fuat, 2015).

Stavropol Krayı, 4.000 metreye ulaĢan Dombay-Ülgen dağlık bölgesinden baĢlayarak Manıç ve Hazar çöküntülerinin oluĢturduğu ovalara dek uzanır. Yüzölçümü 66.000 km²’dir. Engebeli bir yerleĢime ve sert karasal iklime sahiptir. Bölgenin düzlük alanları tarıma elveriĢlidir. Çiftçilik, hayvancılık ve balıkçılık önemli ekonomik faaliyetleri arasında yer alır.

Krasnodar Krayı’nda, Krasnodar dıĢında Soçi, Novorossiysk, Tuapse, Anapa ve Gelencik kentleri de bulunur. Yüz ölçümü 76.000 km²’dir. Güneydeki dağlık kesimler dıĢında bölge tarıma elveriĢlidir. Arpa, buğday, mısır gibi ürünlerin yanında, Kuban civarlarında pirinç de yetiĢtirilir. Kuban Irmağı kesimleri tarım ürünleri çeĢitliliği bakımından zengindir. Hayvancılıkta, sığır, domuz ve kümes hayvanlarının yanı sıra arıcılık ve deniz-tatlı su balıkçılığı da faaliyettedir. Bölgede doğalgaz ve petrol çıkarılır ve önemli doğalgaz ve petrol ihraç limanları da bulunmaktadır. Ayrıca orman ve tarım ürünlerini iĢleyen sanayilere de sahiptir.

ĠnguĢetya, Kafkasya’nın güney taraflarında yer alır. Küçük bir bölge olmasına rağmen doğal kaynaklarıyla ve zengin bitki örtüsüyle önem taĢır. Çeçenistan’a komĢu olan ĠnguĢetya, petrol kaynakları yönünden de zengindir. Ayrıca mermer, alçı, dolomit taĢı, granit, jeotermal enerji, kireçtaĢı ve doğalgaz rezervleri bakımından zengindir.

Dağıstan Cumhuriyeti, yüzölçümü ve nüfus bakımından Kafkas cumhuriyetleri arasında en büyük cumhuriyettir. Rusya’nın etnik çeĢitliliğe sahip en zengin bölgesi olan Dağıstan’da otuzdan fazla yerli halkın yaĢadığı belirtilmektedir (Uyar, 2018, s. 219). Bölge, Avrupa ve Rusya’yı doğuya bağlayan avantajlı konuma sahiptir. Dağıstan ekonomisi; endüstri, tarım, gıda, yapı malzemeleri, tüketim malları ve sanat ürünlerinin yanı sıra makina üretimi, petrol çıkarımı, alet yapımı, kimya ve enerji üretimi alanında geliĢmiĢtir. YavaĢ seyirde olsa da ulusal ekonominin durumu giderek geliĢmektedir (Kafiad, 2020).

Çeçenistan, doğu ve kuzeyinde Dağıstan, batıda ĠnguĢetya ve güneyde Gürcistan ile komĢu olup baĢkenti Groznidir. Petrol-gaz üretimi ve arıtımı, mühendislik, iĢleme ve gıda endüstrileri, tarım, yapı malzemeleri endüstrisi gibi alanlarda faaliyettedir (Kafiad, 2020). Kalmukya, güneybatıda Stavropol Bölgesi, kuzeybatıda Volgograd Bölgesi, batıda Rostov Bölgesi ve doğuda Astrahan Bölgesi ile sınır komĢusudur. BaĢkenti Elista Ģehridir. ÇeĢitli hidrokarbon rezervlerine, petrol ve doğal gaz yataklarına sahiptir (Mikail, 2016).

Gürbüz ve Karabulut (2008, s. 32-34) Sovyet Sosyalist Cumhuriyetler Birliği’nin (SSCB) dağılmasıyla ortaya çıkan ülkelerde ortalama yaĢam süresi ile sosyoekonomik değiĢkenler arasındaki iliĢkiyi incelemiĢtir. Ülkeler arasındaki ortalama yaĢam benzerliklerini ortaya koymak için HiyerarĢik Kümeleme Analizi kullanılmıĢtır. DeğiĢkenler; ortalama yaĢam süresi, nüfus, nüfus artıĢ hızı, doğum oranı, çocuk ölüm oranı, 0-14 ve +65 yaĢ nüfus oranı, Ģehir nüfus oranı, okuryazar oranı, enflasyon, iĢsizlik oranı, tarımda sanayide, hizmette ve ticarette çalıĢanların toplam istihdama oranı, ihracat, ithalat, ihracatın ithalatı karĢılama oranı, kiĢi baĢına enerji tüketimi ve sağlık harcamaları, 1 yaĢın altındaki çocuklarda kızamık aĢısı aĢılama oranı, 5 yaĢ altı ölüm oranı, insani geliĢmiĢlik indeksi, milli gelirden eğitime ayrılan pay, eğitim endeksi, kiĢi baĢına milli gelir, milli gelir, milli gelir endeksi, satın alma gücüne göre milli gelir, satın alma gücüne göre kiĢi baĢına milli gelir, HIV virüsü taĢıyanların oranı, 15-64 yaĢ HIV virüsü taĢıma oranı, doktor sayısı, çalıĢan kadın sayısı, su kaynaklarına ulaĢabilme oranı ve içme suyu temin oranı olarak seçilmiĢtir. Ġkili değiĢkenler arasındaki iliĢkinin yönünü ve gücünü analiz etmek için korelasyon analizi uygulanmıĢtır. “Ortalama yaĢam süresi” bağımlı değiĢken olarak seçilmiĢ olup bu değiĢken ile diğer değiĢkenler arasında fonksiyonel bir iliĢki olup olmadığının tespit edilmesi için ise doğrusal regresyon modelleri kurulmuĢtur.

Sandal (2009, s. 89-92); Türkiye, Doğu Avrupa ve Kafkas ülkelerinin 1995-2005 yılları arasında göstermiĢ olduğu geliĢmeleri 21 sosyoekonomik kriter altında HiyerarĢik Küme Analizi ile incelemiĢtir. Kriterler; ortalama yaĢam süresi, toplam milli gelir, kiĢi baĢına milli gelir, milli gelirden eğitime, halk sağlığına, enerji tüketimine ayrılan pay, kiĢi baĢına elektrik tüketimi, bebek ve çocuk ölüm oranı, doktor sayısı, yıllık nüfus artıĢ oranı, Ģehir nüfusu oranı, 15 yaĢ altı ve 65 yaĢ üstü nüfus oranı, kadın baĢına doğum sayısı, iĢsizlik oranının toplam iĢgücüne oranı, ekonomide çalıĢan kadın oranının çalıĢma çağındaki kadınlara oranı, en fakir ve en zengin nüfus oranının milli gelirden aldığı pay, cep telefonu sayısı ve 15 yaĢ üstü okuryazar oranı olarak seçilmiĢtir. Gürbüz ve Karabulut (2009, s. 30-34, 45), Gürbüz ve Karabulut (2008)’de sıralanan 36 sosyoekonomik değiĢkeni kullanarak SSCB’nin dağılmasıyla bağımsız olan 15 ülke

(4)

arasındaki benzerlikleri tespit etmek için HiyerarĢik Küme Analizi uygulamıĢtır. Sonuç olarak; Baltık, Doğu Avrupa, Kafkas ve Orta Asya ülkelerinin kendi içlerinde birbirlerine daha çok benzediği görülmüĢtür.

Açma ve YeniĢen (2013, s. 131, 140, 147, 148) Kuzey ve Güney Kafkasya bölgelerinin ekonomik potansiyelini, faaliyetlerini ve bölgelerin ekonomik süreçlerini açıkladıkları çalıĢmalarında, ekonomik değiĢim ve dönüĢümün oluĢturulması için çeĢitli stratejiler önermiĢlerdir. Sukhovskaya (2013, s. 224) Kuzey Kafkasya’da sürdürülebilir kalkınmanın kilit bir faktörü olarak kırsal alanların kalkınmasına iliĢkin sorunları analiz etmiĢtir. Bu bağlamda, kırsal turizm faaliyetlerinin ilkeleri, tarım ve eko-turizmin oluĢumu ve geliĢimini etkileyen faktörler incelenmiĢtir. ÇalıĢmada, bölgedeki turizm endüstrisinin özellikleri de verilmektedir. Gerasimov, Gromov, Levchenko, Grigorieva ve Oboturova (2014, s. 699), Kuzey Kafkasya’nın durumunu araĢtırmak için çok boyutlu ve bütünsel bir yaklaĢım önermiĢlerdir. Bölgelerin mevcut seviyesini (oldukça geliĢmiĢ, orta derecede geliĢmiĢ, geliĢmekte olan ve az geliĢmiĢ) ve sosyoekonomik geliĢme oranını (güçlü, orta ve göze çarpan) nitel olarak tanımlamıĢlardır. Amirova (2015, s. 160-162), Kuzey Kafkasya bölgelerinin sosyoekonomik geliĢmiĢlik düzeylerinin bölgesel farklılıklarını etkileyen faktörleri incelemiĢ ve sürdürülebilir ekonomik büyümesini sağlamak için çeĢitli stratejiler önermiĢtir.

Holland (2016, s. 50) Rusya’nın Kuzey Kafkasya’nın ekonomik durumuna yönelik "strateji"sini incelemiĢtir. Bölgenin “strateji”de tanımlanan bazı büyüme alanlarında son beĢ yılda ilerleme kaydetmiĢ olduğunu belirtmiĢ ancak bölge ekonomisinin uzun vadeli yaĢayabilirliğini sorgulamıĢtır. Kuzey Kafkasya'nın turizm, tarım potansiyeline ve bölgedeki petrol ve gaz üretimine dikkat çekmiĢtir. Magomedovich (2017, s. 48, 54), Kuzey Kafkasya Federal Bölgesinin sosyoekonomik durumunu, pazar eğilimlerini ve demografik süreçlerinin özelliklerini incelemiĢtir. ÇalıĢma bulgularında, iĢ gücü piyasasının sıkıntılarını ve yüksek iĢsizliği yüksek nüfus artıĢıyla iliĢkilendirmiĢtir. Akinin, Akinina, Alimova, Viderker ve Ter-Akopov (2016, s. 200), Kuzey Kafkasya bölgesinin sosyoekonomik ve mali kalkınmasının mevcut jeopolitik durumda federal bölge sınırları içindeki önceliklerini belirlemiĢtir. AraĢtırmada istatistiksel, monografik, sosyolojik yöntemler ve mantıksal modelleme kullanılmıĢtır.

Kolosov vd. (2017, s. 259, 269, 270) Kuzey Kafkasya bölgelerini geliĢtirmeye yönelik faaliyetlerin ve uygulanan reformların sonuçlarını değerlendirmiĢtir. Makalede ele alınan ana konular Kuzey Kafkasya için kalkınma stratejileri, yatırım projeleri, iç kalkınma kaynakları (bölgesel bütçeler ve gölge ekonomi), arazi sorunu, belediye reformu ve yerel kalkınmadır. Larionova vd. (2018, s. 1) çalıĢmalarında, Kuzey Kafkasya turizm endüstrisinde yatırım potansiyelini engelleyen faktörleri vurgulamıĢ ve yatırımların artması için çeĢitli stratejiler önermiĢtir. ÇalıĢmada; uzman değerlendirmeleri, ekonomik ve istatistiksel analiz yöntemleri kullanılmıĢtır. Rusya Federal Devlet Ġstatistik Servisi'nin 2012-2016 yılları verileri kullanılarak Kuzey Kafkasya'nın yatırım potansiyeli tahminlenmiĢtir.

Bu çalıĢmanın amacı sosyoekonomik potansiyele sahip ve doğal kaynaklar bakımından gelecek vadeden Kuzey Kafkasya’da yer alan on bölgenin kayıtlı verilerinin bilimsel metotlarla analiz edilmesi ve bölgedeki sosyoekonomik fırsatlar için bir projeksiyon sunulmasıdır. Sosyal açıdan, “Demografi ve Nüfus, Ġstihdam-ĠĢsizlik, Nüfusun Gelir ve Giderleri, Sağlık, Eğitim-Formasyon, Ücretli Servisler, YaĢam Standartları”; ekonomik açıdan, “Brüt Bölgesel Ürün, Endüstriyel Üretim, Fiyatlar, Yatırım-ĠnĢaat, DıĢ Ticaret ve Tarım” kriterleri kullanılarak kümeleme analizi yapılmıĢ ve benzer özellikler taĢıyan bölge kümeleri belirlenmiĢtir. Sonrasında, Çok Kriterli Karar Verme (ÇKKV) yöntemlerinden Analitik HiyerarĢi Prosesi (AHP) ve VIKOR yöntemleri ile bölgeler sıralanmıĢtır. Son olarak, Adıgey Cumhuriyeti için SWOT analizi yapılarak bölge fırsatlarına yönelik önerilerde bulunulmuĢtur. Böylece Kuzey Kafkasya’nın sosyal ve ekonomik boyutu detaylı incelenmiĢ, yatırım fırsatları için en uygun bölgenin seçimi konusunda Kümeleme Analizi ve ÇKKV yöntemleri kullanılarak giriĢimcilere yön vermek ile literatüre katkıda bulunmak amaçlanmıĢtır.

Yöntem

ÇalıĢma üç aĢamadan oluĢmaktadır. Birinci aĢamada, sosyoekonomik gösterge verilerine dayalı kümeleme analizi ile benzer özellikler taĢıyan bölge kümeleri belirlenmiĢtir. Ġkinci aĢama, Analitik HiyerarĢi Prosesi (AHP) ve VIKOR yöntemleri ile sosyoekonomik kriterler doğrultusunda bölgelerin sıralanması aĢamasıdır. Son olarak, sıralamada önemli bir yere sahip olduğu tespit edilen Adıgey Cumhuriyeti için SWOT analizi yapılarak bölge fırsatlarına yönelik önerilerde bulunulmuĢtur. Önerilen metodoloji ġekil 2’de gösterilmiĢtir.

(5)

Şekil 2. Metodoloji

Bu bölümde K-Ortalamalar Kümeleme yöntemi ile AHP ve VIKOR yöntemleri alt baĢlıklarda kısaca açıklanmıĢtır.

K-Ortalamalar Kümeleme Yöntemi

Kümeleme analizi, verilerin benzerliklerine göre sınıflandırılması ve alt gruplara ayrılması için kullanılan çok değiĢkenli bir istatistiksel yöntemdir. Kümeleme analizinde değiĢkenleri mümkün olduğu kadar grup içi homojen, gruplar arası heterojen kümelere ayırmak ve bu grupların kümelenmesinde belirleyici olan değiĢkenleri ortaya çıkarmak amaçlanır (Yıldız, Kekezoğlu ve ĠĢen, 2019, s. 508). K-Ortalamalar yöntemi, hiyerarĢik olmayan kümeleme yöntemleri arasında en sık kullanılanlardan biridir. Yöntem, bir X veri setine ait d adet değiĢkeni ve N adet özellik vektörünü C adet kümeye ayırarak sınıflar. Yöntemde ilk olarak, önceden belirlenen C adet kümeye ait merkezler seçilir ve her bir değiĢken benzerlik ölçütü kullanılarak en yakın küme merkezine atanır. Her bir değiĢkenin bir kümeye atanmasından sonra küme merkezleri yeniden hesaplanır ve değiĢkenler yeni küme merkezlerine göre farklı kümelere atanabilir. Algoritma küme üyeliklerinde herhangi bir değiĢim olmayana dek tekrarlanır. Analiz sonucunda oluĢan küme numaralarının o küme grubunun daha nitelikli ya da üstün olduğunu ifade etmediğine dikkat edilmelidir. Numaralandırmalar, oluĢan küme gruplarının yığılma Ģeklini ve değiĢken girdileri doğrultusunda benzer segmentte olduklarını belirtir (Han, Kamber ve Pei, 2011, s. 451-454).

N adet özellik vektörüne ve d adet değiĢkene sahip bir X veri seti X=*xk|k=1, 2, .N+ Ģeklinde

tanımlanabilir. Bu veri setinde k. özellik vektörü xk=,xk1,xk2, ,xkd-,xk Rd Ģeklindedir. K-Ortalamalar

algoritmasında, veri seti alt kümelere ayrılırken Denklem 1’de verilen fonksiyonunun minimize edilmesi amaçlanmaktadır. Diğer bir deyiĢle, her bir özellik vektörü ile en yakın küme merkezi arasındaki mesafenin en küçük olması ve dolayısıyla benzer verilerin aynı kümede toplanması sağlanır. Literatürde genellikle Denklem 2’de verilen Öklid mesafe ölçütü kullanılmaktadır.

J(S:X)= ∑ ∑ d_ik2(x_k,s_i N k=1 C i=1 ) (1) Denklem 1’de verilen d_ik2 aĢağıdaki gibi tanımlanmıĢtır (Fırat, DikbaĢ, Koç ve Güngör, 2012, s. 6039) : d_ik2= |x_k(i)-s_i|2 (2) si= 1 N∑xk(i) N k=1 (3) 1.Bölgelerin incelenmesi

2.Sosyoekonomik gösterge verilerinin toplanması

3. Kümeleme analizinin yapılması 4. AHP yöntemi ile kriter ağırlıklarının hesaplanması

5. VIKOR yöntemi ile sıralamanın elde edilmesi

6. Adıgey Cumhuriyeti için SWOT analizi yapılması Ç

K K V

(6)

Analitik Hiyerarşi Prosesi (AHP)

Analitik HiyerarĢi Prosesi (AHP), sayısal olan ve sayısal olmayan kriterlerin karĢılaĢtırılmasını ve alternatiflerin analitik olarak değerlendirilmesini sağlayarak karar vericiye kendi karar verme mekanizmasını oluĢturma imkânı veren ÇKKV tekniklerinden biridir. Karar vericinin önceliklerini, önsezilerini ve deneyimlerini karar verme sürecine mantıksal bir yaklaĢımla dâhil edebilmesi nedeniyle bu yöntem karar problemlerinde sıklıkla kullanılır. Yöntemin adımları aĢağıda kısaca açıklanmıĢtır (Gür, Hamurcu ve Eren, 2017, s. 438):

Adım 1: Kriterler ve alternatifler belirlenerek hiyerarĢik yapı kurulur.

Adım 2: Saaty tarafından literatüre kazandırılan skala kullanılarak ikili karĢılaĢtırma matrisleri

oluĢturulur.

Adım 3: KarĢılaĢtırma matrisinin sütun toplamları alınır ve her değer kendi sütun toplamına

bölünerek normalize edilir.

Adım 4: KarĢılaĢtırılan öğelere dair öncelik vektörleri hesaplanır.

Adım 5: Öncelikler elde edildikten sonra, karar vericinin ikili karĢılaĢtırmalar sırasında tutarlı olup

olmadığını ölçmek için tutarlılık oranının hesaplanması gerekir. Bunun için öncelikle “Tutarlılık indeksi (CI)” hesaplanır.

Adım 6: CI değeri hesaplandıktan sonra, CI’nın rassallık indeksine (RI) oran hesaplanır ve “tutarlılık

oranı (CR)” elde edilir. CR’nin 0,1’den daha az olması gerekir.

VIKOR Yöntemi

VIKOR yöntemi, birden çok kritere bağlı alternatifler arasında, hedeflenen sonuca en yakın ve en uzlaĢık alternatifi seçmeye yardımcı olan ÇKKV yöntemlerinden biridir. UzlaĢımcı sıralamada, en yüksek faydayı ve minimum piĢmanlığı sağlayan, ideale en yakın, uzlaĢık bir çözüm elde edilir (Sennaroglu ve Varlik Celebi, 2018, s. 163). Yöntemin adımları aĢağıda kısaca açıklanmıĢtır.

Adım 1: En iyi Fi* ve en kötü Fi־ değerleri bulunur. Kriter maksimizasyon hedefli ise alternatiflerin o

kriter için sahip olduğu en yüksek değer en iyi Fi*, en düĢük değer ise en kötü Fi־ değeri olurken;

minimizasyon hedefli bir kriter ise alternatiflerin o kriter için sahip olduğu en düĢük değer en iyi Fi*, en

yüksek değer ise en kötü Fi־ değeri olacaktır (Paksoy, 2015, s. 159, 160).

Adım 2: Daha kolay iĢlem yapabilmek ve uzun sayı gruplarından kaçınmak adına değerler Denklem 4

kullanılarak normalize edilir. Xnormalize=

X-F_i

-F_i*_-F i

- (4)

Adım 3: Normalize edilen değerler ağırlık katsayılarıyla çarpılır.

Adım 4: Her bir alternatif için Sij, Rij ve Qij değerleri bulunur. Sij değeri, her alternatif için kriterler

değerlerinin toplamı olup Denklem 5 ile bulunur. Rij ise her alternatif için kriterlerin maksimum değeridir

ve Denklem 6 ile hesaplanır. Sij= ∑ Wij n i=0 F_i*_-F i F_i*_-F i - (5) R_ij=maks [W_ijFi *_-F i Fi*-Fi -] (6)

Adım 5: Denklem 7 kullanılarak Qij değerleri hesaplanır. Qij değerleri, maksimum grup faydasını ifade

eder. Formülde bulanan v değeri, maksimum grup faydasını sağlayacak strateji için ağırlık değerini; (1-v) değeri ise karĢıt görüĢe sahip karar vericilerin minimum piĢmanlığını ifade eder. VIKOR yönteminde, maksimum grup faydasına iliĢkin v > 0,5 çoğunluk tercihini, v=0,5 uzlaĢma (konsensus) değerini ve v < 0,5 vetoyu temsil etmektedir (Lixin, Ying ve Zhizuang, 2008, s. 1209). Bu çalıĢmada, çoğunluk tercihi ve uzlaĢık yaklaĢımla değerlendirme yapılmıĢtır.

(7)

MANAS Sosyal Araştırmalar Dergisi - MANAS Journal of Social Studies Q_ij=v(Sij-S *₎ (S--S*) + (1-v)(Rij-R*) (R--R*) (7) S*=minSij S-=maksSij R*=minRij R-=maksRij

Adım 6: Her alternatif için Sij, Rij ve Qij değerleri hesaplanır ve Qij değeri küçükten büyüğe sıralanır.

Elde edilen sıralamada, ilk sırada bulunan alternatifin en iyi alternatifi temsil edip etmediğine, geçerlilik testlerinin sonucuna göre karar verilir.

Bulgular

1. Bölgelerin incelenmesi: ÇalıĢmada Kuzey Kafkasya bölgesinde yer alan Kabartay - Balkar Cumhuriyeti,

Karaçay - Çerkes Cumhuriyeti, ĠnguĢetya, Osetya, Adıgey, Stavropol, Krasnodar, Çeçenistan, Dağıstan ve Kalmukya’dan oluĢan on bölge, sosyal ve ekonomik yönden detaylı olarak incelenmiĢtir.

2. Sosyoekonomik gösterge verilerinin toplanması: Ġncelenen veriler 2017 yılı ve sonrasına ait olup her

değiĢken grubu için aynı yılın oran ve değerlerinin ele alınmasına dikkat edilmiĢtir. Tablo 1’de çalıĢmada kullanılan sosyal ve ekonomik kriterler ve bu kriterleri etkileyen değiĢkenler yer almaktadır.

Tablo 1. Sosyal ve Ekonomik Kriterler

Kriterler Değişkenler Sosyal Faktörler Demografi ve Nüfus Nüfus Nüfus ArtıĢ Hızı Nüfus Yoğunluğu Kentsel Nüfus Payı

Ġstihdam-ĠĢsizlik ÇalıĢan Sayısı / Ekonomik Aktif Nüfus ĠĢsizlik Oranı

Sağlık

YaĢam Beklentisi Bebek Ölümleri Doktor Sayısı Eğitim-Formasyon Okul Öncesi Eğitim

Yüksek Öğretim Öğrenci Sayısı Ücretli Servisler Toplam Hizmet Hacmi Endeksi YaĢam Standartları 1000 KiĢi BaĢına DüĢen Araba Sayısı

Ekonomik Faktörler

Mili Hasıla

Brüt Bölgesel Ürün Perakende Ciro

KiĢi BaĢına DüĢen Bölgesel Hasıla Nüfusun Gelir ve Giderleri KiĢi BaĢına DüĢen Aylık Gelir _{Yoksulluk Oranı}

Endüstriyel Üretim

Sanayi Üretim Endeksi Maden Çıkarımı Ġmalat

Elektrik Gaz ve Su Üretimi-Dağıtımı

Fiyatlar Tüketici Fiyat Endeksi

Yatırım-ĠnĢaat Sabit Kıymet Yatırımlarının Hacmi Konut ĠnĢaatı

DıĢ Ticaret KarĢılama Oranı (Ġhracat/Ġthalat)

Tarım

Tarımsal Üretim Hayvancılık Üretimi Mahsul Üretimi

(8)

3. Kümeleme analizinin yapılması: ÇalıĢmada, araĢtırmacının küme sayısını anlamlı bir Ģekilde

belirleyebildiği K-Ortalamalar algoritmasından faydalanılmıĢtır. Bu algoritmayla, Kuzey Kafkasya’da yer alan 10 coğrafi bölge; bu bölgelere ait 13 sosyal ve 17 ekonomik değiĢken girdisiyle istatistiksel analizlere tabi tutulmuĢtur. Veriler, ülkelerin resmi web siteleri ve dünya veri atlası sitelerinden alınmıĢtır (Dünya Veri Atlası, 2019), (Adıgey Cumhuriyeti Resmi Web Sitesi, 2020), (Çeçen Cumhuriyeti Hükümeti Web Sitesi, 2020), (Kalmukya Cumhuriyeti Hükümeti Web Sitesi, 2020), (Stavropol Tarım Bakanlığı, 2020).

ġekil 3’te küme gruplarının oluĢmasında değiĢkenlerin etkileri, güçlü değiĢkenden zayıf değiĢkene doğru görselleĢtirilmiĢtir. Brüt bölgesel ürün faktörünün kümeleme analizinde güçlü etkiyle belirleyici olduğu görülmektedir. Brüt bölgesel ürün faktörünü, bebek ölümleri ve konut inĢaatı izlemektedir.

Şekil 3. Kümelenmeyi Etkileyen Faktörlerin Güçlülük Dereceleri

Tablo 2’de görüldüğü üzere, kümeleme analizine göre Osetya, Adıgey Cumhuriyeti, Stavropol, Kabartay - Balkar Cumhuriyeti, Karaçay Çerkes Cumhuriyeti, Çeçenistan, Dağıstan ve Kalmukya ortak bir kümede toplanmıĢ; Krasnodar ve ĠnguĢetya ise ayrı birer küme oluĢturmuĢtur. Bölgelerin sosyal ve ekonomik değiĢkenlerine ait veriler ve çalıĢmanın devamında yer alan VIKOR yönteminden elde edilen sonuçlar dikkate alındığında; sosyoekonomik açıdan en zayıf bölge olan ĠnguĢetya’nın ve sosyoekonomik açıdan en iyi olan Krasnodar’ın ayrı birer küme oluĢturması, diğer bölgelerin ise ortak bir kümede yer almaları dikkat çekici bir durumdur.

Tablo 2. Kümeleme Analizi Sonuçları

4. Kriter ağırlıklarının hesaplanması: ÇalıĢmada kriter ağırlıkları AHP yöntemi ile elde edilmiĢtir. Sosyal

açıdan, “Demografi ve Nüfus”, “Ġstihdam-ĠĢsizlik”, “Sağlık”, “Eğitim-Formasyon”, “Ücretli Servisler”, “YaĢam Standartları”; ekonomik açıdan, “Milli Hasıla”, “Nüfusun Gelir ve Giderleri”, “Endüstriyel Üretim”, “Fiyatlar”, “Yatırım-ĠnĢaat”, “DıĢ Ticaret” ve “Tarım” kriter olarak belirlenmiĢtir. Böylece ġekil 4’te görüldüğü üzere hedef, kriterler ve bölgelerden oluĢan alternatifler ile hiyerarĢi matrisi oluĢturulmuĢtur.

Bölge Küme Uzaklık

1 Kabartay - Balkar 1 ,829 2 Karaçay - Çerkes 1 ,996 3 ĠnguĢetya 3 ,000 4 Osetya 1 1,490 5 Adıgey 1 1,209 6 Stavropol 1 1,294 7 Krasnodar 2 ,000 8 Çeçenistan 1 1,430 9 Dağıstan 1 1,597 10 Kalmukya 1 1,256

(9)

Şekil 4. Kuzey Kafkasya Cumhuriyetleri Sosyoekonomik Değerlendirme Hiyerarşisi

Tablo 3’te sosyoekonomik kriterlerin ağırlık katsayıları gösterilmiĢ olup bu ağırlıklar VIKOR yönteminde kullanılacaktır. Tutarlılık oranı ise 0,01175 olarak hesaplanmıĢ olup kabul edilebilir seviyededir.

Tablo 3. Sosyoekonomik Kriterlerin Ağırlık Katsayıları

Kriter Ağırlık

Endüstriyel Üretim 0,17449

Milli Hasıla 0,17449

DıĢ Ticaret 0,11205

Nüfusun Gelir ve Giderleri 0,11205

Ġstihdam-ĠĢsizlik 0,07270 Fiyatlar 0,06688 Sağlık 0,06688 Tarım 0,06688 Ücretli Servisler 0,03989 Eğitim-Formasyon 0,03852 Demografi ve Nüfus 0,02506 Yatırım-ĠnĢaat 0,02506 YaĢam Standartları 0,02506

Sosyoekonomik geliĢmiĢliğe etki eden en önemli faktörlerin %17’lik pay ile endüstriyel üretim ve milli hasıla olduğu belirlenmiĢtir. Bu kriterleri, dıĢ ticaret ve nüfusun gelir giderleri takip etmektedir. En düĢük paya sahip olan kriterlerin ise yaĢam standartları, yatırım-inĢaat ve demografi ve nüfus olduğu görülmüĢtür.

5.VIKOR yöntemi ile sıralamanın elde edilmesi: Her bir kriterin yönlenmesine göre maksimize (maks) ve

(10)

Tablo 4. Kriterlerin Ağırlıkları ve En İyi / En Kötü F Değerleri

Ağırlık Kriterler Sosyal ve Ekonomik Değişkenler Min/ _Maks Fi* Fi־

0,02506 Demografi ve _Nüfus

Nüfus (bin) (2018) _Min ₂₇₅ ₅₆₀₃

Nüfus ArtıĢ Hızı (2016) _Min _-0,6 _2,2

Nüfus Yoğunluğu (km2_/kiĢi) _Min _3,69 _135,57

Kentsel Nüfus Payı (%) _Maks _64,25 _34,88

0,0727 Ġstihdam-ĠĢsizlik ÇalıĢan Sayısı/Aktif Ekonomik Nüfus Maks 0,947 0,73

ĠĢsizlik Oranı _Min _5,2 ₂₇

0,11205 Nüfusun Gelir ve _Giderleri KiĢi BaĢına DüĢen Aylık Gelir Maks 33201 14766

Yoksulluk Oranı _Min _10,9 _35,1

0,06688 Sağlık

YaĢam Beklentisi _Maks _83,6 _76,8

Bebek Ölümleri (1000 doğumda) _Min _5,4 ₁₂

Doktor Sayısı (1000 kiĢi baĢına) _Maks _6,5 _2,7

0,03852 Eğitim-Formasyon Okul Öncesi Eğitim (çocuk) Maks 272382 11233

Yüksek Öğretim Öğrenci Sayısı _Maks ₁₁₇₈₆₅ ₅₉₅

0,03989 Ücretli Servisler Toplam Hizmet Hacmi Endeksi _Maks _36453218 ₅₀₂₆₇₇ 0,02506 YaĢam Standartları 1000 KiĢi BaĢına DüĢen Araba Sayısı _Maks _315,1 _163,6 0,17449 Milli Hasıla

Brüt Bölgesel Ürün (milyon ruble) _Maks _2015934702 _5E+07

Perakende Ciro (%) _Maks _127,8 ₉₆

KiĢi BaĢına DüĢen GRP _Maks ₃₆₃₇₃₁ ₁₀₆₇₅₇

0,17449 Endüstriyel Üretim

Sanayi Üretim Endeksi _Maks _135,2 _89,6

Maden Çıkarımı (%) _Maks _122,6 _80,1

Ġmalat _Maks _139,3 _87,4

Elektrik Gaz ve Su Üretimi-Dağıtımı _Maks _116,4 _90,1

0,06688 Fiyatlar Tüketici Fiyat Endeksi _Min _2,25 _5,33

0,02506 Yatırım-ĠnĢaat Sabit Kıymet Yatırımlarının Hacmi Maks 111,8 65,4

Konut ĠnĢaatı (bin metrekare) _Maks ₃₅₇₉ _59,2

0,11205 DıĢ Ticaret KarĢılama Oranı (Ġhracat/Ġthalat) _Maks _148,4 ₀

0,06688 Tarım

Tarımsal Üretim (%) _Maks ₁₁₂ _90,4

Hayvancılık Üretimi (%) _Maks _109,8 _88,4

Mahsül Üretimi (%) _Maks _124,6 _95,1

BüyükbaĢ ve Kümes Hayvancılığı _Maks _502,2 _9,8

Tablo 5’te ise Sij, Qij ve Rij değerlerinin sıralaması gösterilmiĢtir.

Tablo 5. Kriterlerin Ağırlıkları ve En İyi/ En Kötü F Değerleri

Bölge Sij Rj Qi (v=0,5) Sıralama Qi (v=0,7) Sıralama

Kabartay - Balkar 0,82434 0,09355 0,125 7 0,145 7 Karaçay - Çerkes 0,81538 0,09163 0,109 8 0,132 8 ĠnguĢetya 0,65980 0,08691 0,000 10 0,000 10 Osetya 0,78532 0,10223 0,154 6 0,146 6 Adıgey 1,36112 0,17449 0,872 3 0,821 3 Stavropol 1,23967 0,09909 0,377 5 0,472 4 Krasnodar 1,60221 0,17449 1,000 1 1,000 1 Çeçenya 0,70748 0,09421 0,067 9 0,060 9 Dağıstan 1,36898 0,17449 0,876 2 0,827 2 Kalmukya 0,89016 0,14575 0,458 4 0,373 5

(11)

Tablo 5’te gösterilen sonuçlar literatürde kabul görmüĢ iki koĢula göre değerlendirilmiĢtir:

1. Kabul Edilebilir Avantaj Koşulu: En iyi ve en iyiye yakın iki alternatif arasında belirgin bir farkın olup

olmadığını sorgulayan koĢuldur.

Q2- Q1 ≥ D*Q ise kabul edilebilir avantaj koĢulu sağlanmıĢ olur.

Q1: Sıralamada ilk sırada bulunan alternatifin Q değeri

Q2: Sıralamada ikinci sırada bulunan alternatifin Q değeri

D*Q=_(j-1)1 (j:alternatif sayısı)

Yapılan sıralamada, v’nin her iki değeri için, Krasnodar, Dağıstan’a karĢı kabul edilebilir avantaj koĢulunu sağlamaktadır.

2. Kabul Edilebilir İstikrar Koşulu: Sıralamada, uzlaĢık çözümün istikrarlı olduğunu savunabilmek için

sağlanması beklenen koĢuldur (Opricovic ve Tzeng, 2004, s. 448).

Bu koĢula göre, en iyi Q değerine sahip olan alternatifin Sij ve Rij değerlerinin en az bir tanesinin en iyi

skora sahip olması gerekir. Sıralamada ilk sırada yer alan Krasnodar, en yüksek Rij ve Sij değerlerine sahip

olduğundan bu koĢulu sağlamaktadır.

6. Adıgey Cumhuriyeti SWOT analizi: Tablo 5’e göre 1. ve 2. sırada yer alan Krasnodar ve Dağıstan

halihazırda geliĢmiĢ bölgeler olarak düĢünülebilir. Adıgey Cumhuriyeti ise 3. sırada yer almasına rağmen inceleme sürecinde, sosyal yaĢamının kalitesi ve ekonomik potansiyeli ile geliĢime açık bir ülke olması bakımından dikkat çekmiĢtir. Sosyoekonomik potansiyeli değerlendirilebilirse bu bölgenin de ilk iki sıradaki bölgeler gibi geliĢmiĢ duruma gelebileceği düĢünülmektedir. Bu potansiyele dikkat çekmek, çalıĢmanın kazanımını arttırmak, sonuç ve önerileri zenginleĢtirilmek, çalıĢmayı geliĢtirmek isteyen araĢtırmacılara ve bu bölge üzerinde çalıĢmak isteyebilecek giriĢimcilere iĢ fikri oluĢturabilmek için bölgenin ihtiyaçlarını, fırsatlarını ve üstün ve zayıf yanlarını tanıtabilmek adına Tablo 6’da gösterildiği üzere SWOT (Strengths-Güçlü, Weaknesses-Zayıf, Opportunities-Fırsat, Threats-Tehdit) analizi yapılmıĢtır. SWOT analizi, bölgesel ekonomiler de dâhil olmak üzere herhangi bir karmaĢık sistem için iyi bir değerlendirme yöntemidir.

Tablo 6. Adıgey Cumhuriyeti SWOT Analizi

Güçlü Yanlar Zayıf Yanlar

 Cumhuriyetin elveriĢli jeostratejik konumu (özellikle Krasnodar, Rostov ve Stavropol gibi bölgelere yakınlık)

 ÇeĢitli nehirler, göller, rezervuarlar ve yeraltı sularından oluĢan büyük su kaynakları zenginlikleri

 Yenilenebilir enerjinin geliĢimi için bölgenin sahip olduğu doğal potansiyel kaynaklar

 Bölgenin sahip olduğu çernozyum toprak yapısı, tarım makinelerinin kullanımı için en iyi arazi kontrolü ve iyi nemlendirmenin tarımsal geliĢmeye olumlu katkısı

 Hidrokarbon ürünleri (doğalgaz, petrol ve gaz kondensantı) çeĢitli cevher mineralleri (molibdeb, tungsten,polimetaller vb) endüstriyel ve madencilik hammaddeleri, yapı malzemeleri (yapı alçı taĢı, yapı kumları ve ay-çakıl-kum karıĢımları, yapı kireçtaĢları vb) ve mineralli su kaynakları gibi zengin yeraltı kaynakları.

 Turizm potansiyelinin yüksek olması

 GeliĢmiĢ ulaĢım altyapısı

 Nispeten ucuz ve vasıflı iĢgücü sağlanması

 YurtdıĢındaki ulusal diasporadan potansiyel yatırımcıların varlığı

 Kafkasya'daki çatıĢma bölgelerinden uzaklık (Etnik çatıĢmaların düzeyi düĢük, bölgedeki istikrarlı siyasi durum)

 Kendi hammadde türleriyle (gıda endüstrisi, yapı malzemeleri endüstrisi vb.) bir dizi endüstrinin sağlanması

 Bölgenin nüfus ihtiyacı, özellikle genç/aktif nüfusun azlığı

 Rusya Federasyonu ile karĢılaĢtırıldığında nüfusun nakit gelirlerinin genel yapısında ücretlerin düĢük oluĢu

 Yüksek iĢsizlik oranı

 Kayıt dıĢı ekonominin yüksek seviyede olması

 Tarımsal hammaddelerin iĢlenmesi için modern tesislerin eksikliği

 Yenilenebilir ve yenilenemeyen doğal kaynakların mantıksız kullanımı

 Ekonominin temel sektörlerinin düĢük teknik ve teknolojik seviyesi

 Tarım pazarındaki aracıların, üreticilerin karlılığını azaltan ve tüketiciler için yüksek fiyatlar yaratan yüksek düzeyde etkisi

 Tarımsal altyapının zayıf geliĢimi ve bunun yol açtığı tarımsal ürün kayıpları

 Soçi Ģehri ile doğrudan ulaĢım bağlantılarının olmaması

 Az geliĢmiĢ inovasyon altyapısı ve inovasyon yönetimi alanında eğitim yetersizliği

 Cumhuriyetin enerji açığı ve dıĢa bağımlılığı (elektrik % 84; gaz % 90; kömür ve petrol ürünleri % 100 dıĢarıdan temin)

(12)

Fırsatlar Tehditler

 ÇeĢitli ulusal projelerle cumhuriyetin sosyoekonomik durumunun geliĢtirilmesi

 Gelecek vaat eden yatırım projeleriyle giriĢimcilerin desteklenmesi, mali destek tedbirlerinin uygulanması ve projeleri uygulayan iĢletmelere vergi avantajı sağlanması

 Çocuk ölümlerinde azalma ve yaĢam beklentisinde artıĢ

 Eğlence ve turizm kompleksinin altyapısının geliĢtirilmesi ve iç pazarda turizm hizmetlerinin büyümesi

 Adıgey Cumhuriyeti ekonomisine yapılan yatırımın artıĢı

 Güney Federal Bölgesi'ndeki yapı malzemelerinin tüketimindeki artıĢ nedeniyle, Adıgey Cumhuriyeti'nin mineral kaynak üssü temelinde inĢaat endüstrisinin geliĢtirilmesi

 Çevre dostu ürünlerin üretimine yönelik teknolojilerin tanıtılmasıyla çevre dostu ürünlere olan talebin artması ve tarımsal üretimdeki artıĢ

 Bölgenin ekonomik olarak geliĢmiĢ bölgelerdeki aktifliğini artırarak ürün satıĢ pazarlarını geniĢletmesi

 Yeni hidroelektrik santralleri ve termik santralleri inĢası ve alternatif enerji kaynakları üzerinde çalıĢan santrallerin ve mevcut tesislerin yeniden inĢası

 Küçük ve orta ölçekli iĢletmelere destekler sağlanması ve gölge ekonomisinin payının azaltılması

 Nüfusun 2025 yılına kadar %8,3 azalabilme ihtimali ve doğum oranında azalma tehlikesi

 ÇalıĢma çağındaki insanların yüksek ölüm oranı nedeniyle yaĢam beklentilerinin azalması

 AraĢtırma ve geliĢtirmeye yeterli yatırım yapılmaması nedeniyle üretimdeki düĢüĢ ve iç ve dıĢ pazarlardaki pozisyon kaybı

 Kâr amacı gütmeyen kuruluĢların payının artıĢı nedeniyle iĢsizliğin artması

 ĠĢ gücü potansiyelinin kalitesindeki düĢüĢ

 Ekolojik dengenin ihlali

 Tarım sektöründe irrasyonel doğa yönetiminin bir sonucu olarak toprak kirliliği

 Üretim ve tüketim atıklarının yönetimi ile ilgili artan sorunlar

 DıĢ enerji tedarikçilerine yüksek derecede bağımlılık

 Tarımsal mesleklerde nitelikli personel yetersizliği

Tartışma, Sonuç ve Öneriler

ÇalıĢmada, Kuzey Kafkasya bölgeleri sosyoekonomik açıdan kümelenmiĢ ve sosyoekonomik geliĢmiĢlikleri sıralanmıĢtır. Kümeleme analizine göre Kuzey Kafkasya bölgesinde, Krasnodar’ın sosyal ve ekonomik açıdan en iyi; ĠnguĢetya’nın ise zayıf değerlere sahip olmasından dolayı ayrı birer küme oluĢturduğu, diğer bölgelerin ise birlikte kümelendiği görülmüĢtür. Sonrasında AHP yöntemi aracılığıyla kriterlerin ağırlıkları hesaplanmıĢ ve “Milli Hasıla”, “Endüstriyel Üretim” ve “DıĢ Ticaret Faaliyetleri” kriterlerinin yüksek önem katsayılarına sahip olduğu belirlenmiĢtir. AHP yönteminden elde edilen ağırlıklar kullanılarak uygulanan VIKOR yönteminde, Dağıstan üzerinde kabul edilebilir avantaj düzeyi sağlayarak, her iki v uzlaĢma değeri için sosyoekonomik geliĢmiĢlik düzeyi en yüksek olan bölgenin Krasnodar olduğunu görülmüĢtür (Tablo 5). Ġyimser yaklaĢımla (v=0,7) elde edilen sıralamada; Adıgey 3., Stavropol 4., Kalmukya 5., Kuzey Osetya 6., Kabartay - Balkar Cumhuriyeti 7., Karaçay - Çerkes Cumhuriyeti 8., Çeçenistan 9. ve ĠnguĢetya 10. sırada yer almıĢtır. UzlaĢma değerinin formülasyonunda önem katsayılarının da dâhil edildiği verilerin toplamına daha çok ağırlık verilmesi, çalıĢma bütününü daha doğru ve gerçekçi temsil edeceğinden maksimum grup faydası (v=0,7) değeri sonuçları yorumlamada esas alınmıĢtır.

ÇalıĢma sırasında Adıgey Cumhuriyeti, sahip olduğu potansiyel bakımından araĢtırmacıların dikkatini çekmiĢtir. Bu nedenle Adıgey Cumhuriyeti’nin sosyoekonomik yapısı incelenerek çeĢitli stratejilerle desteklemiĢtir. SWOT analizi ile Adıgey Cumhuriyeti’nin sahip olduğu kaynaklar, doğal özellikler, coğrafi konum, rekabet avantajları ve ana potansiyel fırsatları göz önünde bulundurularak 2025 yılına kadar gerçekleĢtirilmesi hedeflenen çeĢitli stratejik planlar oluĢturulmuĢtur. Bu planlar ile yenilikçi bir kalkınma sürecinde ilerlemek, yeni bir ekonomik büyüme kalitesine geçiĢ için örgütsel ve yönetimsel temelleri oluĢturmak, beĢerî sermayenin geliĢtirilmesi, nüfusun yaĢam standardının yükseltilmesi, ekonomik kalkınma için elveriĢli bir yatırım ortamının yaratılması hedeflenmiĢtir.

Adıgey Cumhuriyeti; sosyal yapı, endüstriyel üretim ve mühendislik altyapısına yatırılan kaynakların getirisini arttırmayı, bütçe harcamalarını optimize etmeyi, sosyoekonomik ve kültürel alanda yurtdıĢındaki temaslarını geliĢtirerek uluslararası iĢ birliklerini ilerletmeyi, yurt dıĢında ve Rusya Federasyonu içinde sergi ve fuar faaliyetlerini yoğunlaĢtırarak iĢletmelerinin ürünlerini tanıtmayı ve potansiyel ortaklarla buluĢmayı hedeflemektedir. Ayrıca Rusya'da ve yurtdıĢında ihracata yönelik üretimin yaratılması için çeĢitli yatırım kredileri, ihracat sonrası finansman, uluslararası faktöring, akreditifler, yabancı alıcılara ve yabancı alıcı bankalarına krediler sağlamak, dıĢ pazarlara girmek isteyen giriĢimciler için ücretsiz seminerler ve ustalık kursları düzenlemeyi planlamaktadır. Eğitim ve kursların yanı sıra, giriĢimcilerin desteklenmesi için devlet teĢviği ve destekleme altyapısının geliĢtirilmesi, çeĢitli projeler yürütülmesi ve giriĢimcilerin haklarının korunması amaçlanmaktadır. Rusya Bilgi Teknolojilerini GeliĢtirme Fonu, dijital teknolojilere dayalı projelerin tamamlanması için de hibe desteği sağlamayı planlamaktadır. Bunlar arasında kuantum ve yeni

(13)

üretim teknolojileri, robotik ve sensör bileĢenleri, nöroteknolojiler ve yapay zekâ, dağıtılmıĢ kayıt sistemleri ve kablosuz iletiĢim teknolojisi, sanal- artırılmıĢ gerçeklik ve yerli yazılım geliĢtirme yer almaktadır. Küçük ve Orta Ölçekli ĠĢletmeler (KOBĠ)’in geliĢimi için oluĢturulan hedeflerin arasında ise KOBĠ’lerin tercihli finansman da dâhil finansal kaynaklara eriĢiminin artırılması, iĢ yapma koĢullarının iyileĢtirilmesi, çiftçileri desteklemek ve kırsal kalkınma için bir sistem oluĢturulması, iĢletmelerin mühendislik altyapı tesislerine eriĢimini kolaylaĢtırılması, iĢletmelerin örgütsel desteği için önlemler sağlanması, idari engelleri azaltılması ve eğitim programlarının düzenlenmesi baĢta gelmektedir. Bölgenin sahip olduğu zengin kaynaklara rağmen kaynakların etkin kullanılamamasının sebep olduğu enerji açığı ve dıĢa bağımlılığı azaltmak için alternatif enerji kaynaklarına odaklanılmıĢtır. GüneĢ ve rüzgâr enerji santralleri kurulması, hidrotermal enerji santrallerinin ve elektrik santrallerinin geliĢtirilmesi, yeni yakıt ve enerji tesislerinin inĢa edilmesi planlanmaktadır. ĠĢletmelerin süreçlerini optimize etmek, maliyetlerini azaltmak, ürün kalitesini ve rekabet gücünü artırmak, iĢgücü verimliliğini ve istihdam desteklerini arttırmak Adıgey Cumhuriyeti’nin 2024 stratejik planları arasındadır. Üreticilerin modern üretim yöntemlerine teĢvik edilip desteklenmesi ve yeni endüstrilerin oluĢturulması hedeflenmektedir. Bölgenin hazırlandığı Uluslararası ĠĢ birliği ve Ġhracat projesinin temel unsurları arasında yer alan tarım ürünlerinin ihracatının hacminin arttırılması istenmektedir. Ana ürün grupları arasında; hayvansal veya bitkisel katı ve sıvıyağlar, süt ürünleri, tavuk yumurtaları, bal, alkollü ve alkolsüz içecekler, sebze ve meyvelerin iĢlenmiĢ ürünleri ve tahıl ürünleri yer almaktadır. BaĢlıca ticaret ortakları arasında, Abhazya, Özbekistan, Gürcistan, Ukrayna, Çin, Azerbaycan, Belarus önde gelir. Adıgey Cumhuriyeti, Türk giriĢimcilerle de iĢ iliĢkilerini geniĢletmeye ilgi duyduklarını belirtmektedir. 2019 yılı Nisan ayında Adıgey Cumhuriyeti BaĢkanı Murat Kumpilov'un önderliğinde Adıgey Cumhuriyeti heyeti Türkiye'ye resmi bir ziyarette bulunmuĢ, burada cumhuriyetin yatırım ve ekonomik potansiyeli iĢ dünyasına sunulmuĢtur. 26 ġubat 2020 tarihinde de Maykop iĢ temsilcileri, Türkiye Cumhuriyeti'nden giriĢimciler heyeti tarafından ziyaret edilmiĢtir. Adıgey’den 9 Ģirketin katıldığı bu ziyarette; pirinç, mısır tohumu, ayçiçek yağı, doğal kaplama üretimi, ağaç iĢleme ürünleri ve diğer çeĢitli gıda ürünleri tedariği üzerine protokol imzalanmıĢtır. Dijital ekonomi alanında da geliĢmek Adıgey Cumhuriyetinin stratejik hedeflerinden biridir. Daha rekabetçi ürünler geliĢtirmek, navlun lojistiğini iyileĢtirmek, ihracat desteklerini kuvvetlendirmek, turizm, eğitim, tıbbi ve diğer hizmetlerde ticaret geliĢtirmek bu hedefler arasındadır. Dijital ekonomi alanında eğitim merkezleri oluĢturulması modern bir bilgi güvenliği sisteminin tanıtımı yapılması ve elektronik devlet altyapısının geliĢtirilmesi planlanmaktadır.

Sonuç olarak; yapılan çalıĢmada, Kuzey Kafkasya bölgeleri sosyoekonomik açıdan kümelenmiĢ ve sosyoekonomik geliĢmiĢlikleri sıralanmıĢtır. Adıgey Cumhuriyeti’nin sosyoekonomik yapısı SWOT analizi yöntemiyle incelenerek çeĢitli stratejiler sunulmuĢtur. Ġlerleyen çalıĢmalarda, bu çalıĢmaya benzer olarak baĢka bölgeler için de yeni öneriler ve stratejiler geliĢtirilebilir. Bölgelerin birbirleriyle etkileĢimi göz önüne alınarak ortak stratejiler oluĢturulabilir. Yapılan analizler ve sıralamalar, daha yeni veri tarihleri ve farklı yöntemlerle daha detaylı olarak incelenebilir. ÇalıĢmada elde edilen sonuçlar doğrultusunda bölgeler üzerinde iyileĢtirmeler, yeni iĢ fikirleri ve giriĢimler düĢünülebilir.

Etik Beyan

“Kuzey Kafkasya Sosyoekonomik Yapısının Kümeleme ve Çok Kriterli Karar Verme Yöntemleri ile Analizi” baĢlıklı

çalıĢmanın yazım sürecinde bilimsel kurallara, etik ve alıntı kurallarına uyulmuĢ; toplanan veriler üzerinde herhangi bir tahrifat yapılmamıĢ ve bu çalıĢma herhangi baĢka bir akademik yayın ortamına değerlendirme için gönderilmemiĢtir. Bu araĢtırmada hazır veri seti kullanıldığı için etik kurul kararı zorunluluğu taĢımamaktadır.

Kaynakça

Açma, B. ve YeniĢen, K. (2013). Kafkasya'nın ekonomik potansiyeli ve dönüĢümü için politika ve stratejiler. Yönetim ve Ekonomi: Celal Bayar Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 20(2), 131-149. EriĢim adresi: https://dergipark.org.tr/tr/pub/yonveek/issue/13699/165820

Adıgey Cumhuriyeti Resmi Web Sitesi. (2020). http://www.adygheya.ru/

Amirova, E. A. (2015). Kuzey Kafkasya bölgesinin sosyoekonomik koĢulları ve bölgelerin farklılıkları. Ekonomik

Dönüşümün Bölgesel Sorunları, 12(62), 160-165. Ajans Kafkas. (2008). https://www.timeturk.com/tr

Akinin, P., Akinina, V., Alimova, I., Viderker, N. ve Ter-Akopov, A. (2016). The priorities of socio-economic and financial development of the North Caucasus Federal district in the current geopolitical situation. International

(14)

Dünya Veri Atlası. (2019). https://knoema.ru/

Fırat, M., DikbaĢ, F., Koç, A. C. ve Güngör, M. (2012). K-ortalamalar yöntemi ile yıllık yağıĢların sınıflandırılması ve homojen bölgelerin belirlenmesi. İMO Teknik Dergisi, 383, 6037-6050. EriĢim adresi: https://dergipark.org.tr/tr/pub/tekderg/issue/12746/155157

Fuat, B. (2015). Kuzey Kafkasya Cumhuriyetleri. http://ajanskafkas.com/gorus/kuzey-kafkasya-cumhuriyetleri/ Gerasimov, A. N., Gromov, Y. I., Levchenko, S. A., Grigorieva, O. P. ve Oboturova, N. P. (2014). Features of the

spatial socio-economic systems development in the North Caucasus Federal District. World Applied Sciences

Journal, 29(5), 699-705

Gür, ġ., Hamurcu, M. ve Eren, T. (2017). Ankara’da monoray projelerinin analitik hiyerarĢi prosesi ve 0-1 hedef programlama yöntemleri ile seçimi. Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, 23(4), 437-443. doi: 10.5505/pajes.2016.03903

Gürbüz, M. ve Karabulut, M. (2008). SSCB’nin dağılmasıyla bağımsızlığına kavuĢan ülkelerde ortalama yaĢam süresi ile sosyo-ekonomik değiĢkenler arasındaki iliĢkiler. Coğrafi Bilimler Dergisi, 6 (1), 69-83

Gürbüz, M. ve Karabulut, M. (2009). SSCB’nin dağılmasıyla bağımsızlığına kavuĢan ülkelerde sosyo-ekonomik benzerlik analizi. Bilig Türk Dünyası Sosyal Bilimler Dergisi, 50, 31-50

Han, J., Kamber, M. ve Pei, J. (2011). Data mining concepts and techniques third edition. Elsevier.

Holland, E. C. (2016). Economic development and subsidies in the North Caucasus. Problems of Post-communism, 63(1), 50-61.

Kalmukya Cumhuriyeti Hükümeti Web Sitesi. (2020). http://www.kalmregion.ru/ Kafkas İş Adamları Derneği (KAFİAD). (2020). http://www.kafiad.org/alt/cecen.htm Kafkas İş Adamları Derneği (KAFİAD). (2020). http://www.kafiad.org/alt/dagis.htm

Kocalar, A. O., Üstün, Y. M. ve Alan, M. (2018). Nüfusu yok olmaya yüz tutmuĢ bir cumhuriyet: adıgey. Marmara

Coğrafya Dergisi, 37, 152-166.

Kolosov, V. A., Vendina, O. I., Gritsenko, A. A., Glezer, O. B., Zotova, M. V., Sebentsov, A. B., ve Panin, A. N. (2017). Economic and social reforms in the North Caucasus: Goals, limitations, problems, and results. Regional

Research of Russia, 7(3), 259-270.

Kuzey Kafkasya Bölgesi Devlet İstatistik Servisi. (2019). https://stavstat.gks.ru/

Larionova, A. A., Tyutyukina, E. B., Zaitseva, N. A., Danilov, A. I., Ushakova, E. O. ve Kunakovskaya, I. A. (2018). Investigation of the factors determining the investment potential of the tourist industry of the north caucasus. Revista ESPACIOS, 39(22), 1-6.

Lixin, D., Ying, L. ve Zhizuang, Z. (2008). Selection of logistics service provider based on analytic network process and vikor algorithm. ICNSC 2008- IEEE International Conference Proceedings, (s. 1207-1210). Sanya.

Magomedovich, S. G. (2017). Kuzey kafkasya federal bölgesinin iĢ gücü piyasasının oluĢumu ve geliĢiminin sosyoekonomik faktörleri. Bölgesel Ekonomik Dönüşüm Sorunları Dergisi, 8(82), 48-54.

Mikail, E. H. (2016). Kalmukya Cumhuriyeti. Turansam Stratejik AraĢtırmalar Merkezi: http://www.turansam.org/makale.php?id=10219

Opricovic, S. ve Tzeng, G. H. (2004). Compromise solution by mcdm methods: a comparative analysis of vıkor and topsıs. European Journal of Operational Research, 156(2), 445-455.

Özbay, Ö. (1999). Dünden bugüne kuzey kafkasya. Ankara: Kafder.

Paksoy, S. (2015). Ülke göstergelerinin vikor yöntemi ile değerlendirilmesi. Ekonomik ve Sosya Araştırmalar Dergisi,

11(2), 153-169.

Sandal, E. K. (2009). Sosyo-ekonomik kriterler bakımından türkiye, doğu avrupa ve kafkas ülkelerinin karĢılaĢtırılması. Doğu Coğrafya Dergisi, 14(22), 89-105.

Sennaroglu, B., ve Varlik Celebi, G. (2018). A military airport location selection by AHP integrated PROMETHEE and VIKOR methods. Transportation Research Part D: Transport and Environment, 59, 160-173.

Stavropol Tarım Bakanlığı. (2020). http://www.mshsk.ru/

Sukhovskaya, D. N. (2013). Sustainable development of rural areas of the North Caucasus Federal District, based on the use of their socio-cultural and natural potential for the development of the agricultural and eco-tourism. Наука и технологии, 1, 224-233.

Topçu, M. (2006). Karaçay-Çerkes (Özerk) Cumhuriyeti’nin demografik yapısı (Yüksek Lisans Tezi). Marmara Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü, Ġstanbul.

Uyar, M. (2018). Dağıstan tarihinin Türk tarihi ile iliĢkisi ve Dağıstan'ın Türkiye için önemi. Türk Dünyası

Araştırmaları, 119 (234), 217-234. EriĢim adresi: https://www.idealonline.com.tr/IdealOnline/lookAtPublications/paperDetail.xhtml?uId=75659&

Yanar, S. (2002). Türk-Rus İlişkilerinde Gizli Güç Kafkasya. Ġstanbul: IQ Kültür Sanat Yayıncılık.

Yıldız, M. ġ., Kekezoğlu, B. ve ĠĢen, E. (2019). K-ortalamalar kümeleme yöntemi ile güç transformatörlerinin bakım stratejilerinin belirlenmesi. Mühendislik Bilimleri ve Tasarım Dergisi, 7(3), 505-513. doi: 10.21923/jesd.484899

(15)

EXTENDED ABSTRACT

The North Caucasus has attracted attention throughout history with its location on important trade routes, cultural richness created by the people living on its territory and untainted natural beauty. In this study, we examined the socioeconomic structure of the North Caucasus region, which has an important geopolitical location, reserves and economic potential besides its geographical beauty and cultural richness. The North Caucasus Federal District consists of several units. Ten administrative units in the region were included in the study. These are Kabardino-Balkaria, Karachay Circassian, Chechnya, Dagestan, North Ossetia Ingushetia, Adygea, Kalmykia, Stavropol and Krasnodar. In the study, we aimed to present the socioeconomic map of the region to the entrepreneurs who want to invest in the region and to contribute to new business ideas that may arise. In line with this purpose, we determined the criteria that are indicative of the social and economic development levels of the regions and collected the data of the criteria. Socially determined criteria are "demography and population", "employment-unemployment", "health", "education-formation", "paid services" and "living standards". The economically determined criteria are "gross regional product", "population income and expenses", "industrial production", "prices", "investment-construction", "foreign trade" and "agriculture".

Cluster analysis is a multivariate statistical method used for classifying data according to their similarities and subdividing them. The K-Means method is one of the most commonly used among non-hierarchical clustering methods. In the study, we divided the region into 3 clusters with the K-means cluster analysis using the 30 variables we examined under the 13 criteria listed above. Thus, we observed the similarities of the socioeconomic behavior of the regions. Krasnodar and Ingushetia created a separate cluster. Other regions were clustered together. When we examine the cluster structures, we can say that Krasnodar is the best socially and economically and the weakest in Ingushetia. In addition, the most effective variables in the formation of cluster groups were determined as gross regional product, infant mortality and housing construction.

Analytical Hierarchy Process (AHP) is a Multi-Criteria Decision Making (MCDM) method that enables comparison of numerical and non-numerical criteria and analytical evaluation of alternatives. In the second part of the study, we calculated the weights of the criteria using the AHP method. We determined that the most important factors affecting socioeconomic development are "industrial production" and "national product" with a 17% share.

The VIKOR method is one of the MCDM methods that helps to choose the closest and most compromised alternative to the targeted outcome among the alternatives based on multiple criteria. When applying the VIKOR method, we used the criteria weights obtained from the AHP method. As a result, we determined that the region with the highest socioeconomic development level is Krasnodar. In the ranking obtained with an optimistic approach, Dagestan ranked 2nd, Adygey 3rd, Stavropol 4th, Kalmykia 5th, North Ossetia 6th, Kabardino- Balkaria Republic 7th, Karachay Circassian Republic 8th, Chechnya 9th and Ingushetia 10th. It is remarkable that Krasnodar, the leading region of the North Caucasus, in terms of industrial production activity and economic development, has formed a single cluster as the most developed region in cluster analysis and ranked first in the VIKOR ranking.

During the study, the Republic of Adygea attracted our attention with the quality of social life, its economic potential and being a country open to development. For this reason, in addition to the findings of the study, the Republic of Adygea was closely introduced in order to increase the gain of the study, enrich the results and suggestions and to give business ideas to entrepreneurs who may want to work on this region. In order to introduce the needs, opportunities and superiorities of the region, the socioeconomic situation of the Adygea Republic was analyzed by SWOT (Strengths-Weaknesses- Opportunities-Threats) analysis and the results were supported by various strategies. The Republic of Adygea aims to increase the return of resources invested in social structure, industrial production and engineering infrastructure, optimize budget expenditures, improve international cooperation by improving socioeconomic and cultural contacts abroad, promote the products of its enterprises and meet with potential partners. It also plans to organize free seminars and master classes for entrepreneurs who want to enter foreign markets, provide various investment credits, post-export financing, international factoring, letters of credit, loans to foreign buyers and foreign buyer banks for the creation of export-oriented production in Russia and abroad. It is planned to establish solar and wind power plants, develop hydrothermal power plants and power plants, and build new fuel and energy facilities. Optimizing the

(16)

labor productivity and employment support are among the country's 2024 strategic plans. All these listed make the country an important investment area.

In future studies, similar to this study, new recommendations and strategies may be developed for other regions. Common strategies can be created by considering the interaction of regions with each other. The analyzes and rankings made can be examined in more detail with newer data dates and different methods. In line with the results obtained in the study, improvements on the regions, new business ideas and initiatives can be considered.

O